如何使用训练、验证和测试集实现机器学习模型（SVC）？答案

【问题标题】：how to implement machine learning model (SVC) using training,validation and testing set?如何使用训练、验证和测试集实现机器学习模型（SVC）？
【发布时间】：2022-12-25 03:46:26
【问题描述】：

我将数据分为三组。

在此之后，我试图像这样在 SVM 中实现它：

我不确定这样做是否正确，因为我得到的分数与论文中提到的分数之间的差异很大。

我想要实现的最终目标是获得所有三个集合的准确度、精确度和召回率。

【问题讨论】：

请做不是发布屏幕截图 - 查看如何创建 minimal reproducible example。

标签： python machine-learning scikit-learn svm

【解决方案1】：

如果您获得了意想不到的高分，则可能是由于未知的数据泄漏。这完全取决于您的数据。例如。，默认情况下，train_test_split 已随机播放为 True。如果数据对时间敏感，则意味着该模型已经达到未来的峰值 - 因此具有很高的准确性。

尝试：

train_test_split(..., shuffle=False)

【讨论】：